Diseño e implementación de un sistema de posicionamiento en interiores mediante dispositivos inalámbricos embebidos y Machine Learning

Abstract

RESUMEN: Con este trabajo se pretende realizar el diseño y posterior implementación de un sistema de posicionamiento en interiores tomando como referencia la potencia recibida de los diferentes puntos de acceso Wi-Fi en un entorno de interiores. Se realizará un estudio teórico previo basado en una simulación para entrenar una red neuronal, en las que las entradas sean las potencias de dichos puntos de acceso y las salidas las coordenadas de la localización dentro de un espacio determinado. Una vez elaborado el modelo de red neuronal, mediante dispositivos embebidos tipo ESP32, se realizarán medidas reales para entrenar la red neuronal mediante técnicas de Machine Learning extrayendo los resultados y conclusiones pertinentes.

ABSTRACT: The aim of this work is to design and implement an indoor positioning system based on the power received from different Wi-Fi access points in an indoor environment. A previous theoretical study will be carried out based on a simulation to train a neural network, in which the inputs are the powers of these access points and the outputs are the coordinates of the location within a given space. Once the neural network model has been developed, using ESP32 type embedded devices, real measurements will be taken to train the neural network by means of Machine Learning techniques, extracting the pertinent results and conclusions